package com.zjj.algorithm.learning.dmsxl.dynamicplan;

import java.util.Arrays;

/**
 * 300. 最长递增子序列 中档题
 * <p>
 * 300. 最长递增子序列
 * 中等
 * 3K
 * 相关企业
 * 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。
 * <p>
 * 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
 * 输出：4
 * 解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：nums = [0,1,0,3,2,3]
 * 输出：4
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]
 * 输出：1
 * <p>
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 1 <= nums.length <= 2500
 * -104 <= nums[i] <= 104
 * <p>
 * <p>
 * 进阶：
 * <p>
 * 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log(n)) 吗?
 *
 * @author zjj_admin
 * @date 2023/2/3 20:59
 */
public class DynamicPlan_41_LongestIncreasingSubsequence {


    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = new int[]{0, 1, 0, 3, 2, 3};
        int res = lengthOfLIS(nums);
        System.out.println("res = " + res);
    }


    /**
     * dp[i] 表示前 i 个元素最大的自增个数
     * <p>
     * 时间
     * 56 ms
     * 击败
     * 41.23%
     * 内存
     * 41 MB
     * 击败
     * 60.23%
     *
     * @param nums
     * @return
     */
    public static int lengthOfLIS(int[] nums) {
        int[] dp = new int[nums.length];
        Arrays.fill(dp, 1);
        for (int i = 1; i < dp.length; i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (nums[i] > nums[j]) {
                    dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                }
            }
        }
        int res = 0;
        for (int i : dp) {
            if (i > res) {
                res = i;
            }
        }
        return res;
    }
}
